OpenCV 画像処理演習 ― 画像変換編

現在、作成中…

1. フィルタリング処理

1.1 平滑化

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)
{
	// 画像を格納するオブジェクトを宣言する
	cv::Mat	src, dst1, dst2, dst3, dst4;

	// 画像ファイルから画像データを読み込む
	src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/board.jpg");

	// 平均値フィルタ
	// # Size(x, y)でx方向、y方向のフィルタサイズを指定する
	cv::blur(src, dst1, cv::Size(7, 7));

	// 中央値フィルタ
	cv::medianBlur(src, dst2, 7);

	// ガウシアンフィルタ
	// # Size(x, y)でx方向、y方向のフィルタサイズを指定する
	cv::GaussianBlur(src, dst3, cv::Size(7, 7), 0.0);

	// バイラテラルフィルタ
	cv::bilateralFilter(src, dst4, 20, 200, 20);

	// ウィンドウに画像を表示する
	cv::imshow("原画像", src);
	cv::imshow("平均値フィルタ", dst1);
	cv::imshow("中央値フィルタ", dst2);
	cv::imshow("ガウシアンフィルタ", dst3);
	cv::imshow("バイラテラルフィルタ", dst4);

	cv::waitKey();

	return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)

{

// 画像を格納するオブジェクトを宣言する

cv::Mat src, dst1, dst2, dst3, dst4;

// 画像ファイルから画像データを読み込む

src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/board.jpg");

// 平均値フィルタ

// # Size(x, y)でx方向、y方向のフィルタサイズを指定する

cv::blur(src, dst1, cv::Size(7, 7));

// 中央値フィルタ

cv::medianBlur(src, dst2, 7);

// ガウシアンフィルタ

// # Size(x, y)でx方向、y方向のフィルタサイズを指定する

cv::GaussianBlur(src, dst3, cv::Size(7, 7), 0.0);

// バイラテラルフィルタ

cv::bilateralFilter(src, dst4, 20, 200, 20);

// ウィンドウに画像を表示する

cv::imshow("原画像", src);

cv::imshow("平均値フィルタ", dst1);

cv::imshow("中央値フィルタ", dst2);

cv::imshow("ガウシアンフィルタ", dst3);

cv::imshow("バイラテラルフィルタ", dst4);

cv::waitKey();

return 0;

}

課題

画像のボケ具合を大きくせよ。

1.2 輪郭抽出

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)
{
	// 画像を格納するオブジェクトを宣言する
	cv::Mat	src, dst1, dst2, dst3, dst4, dst5, dst6;

	// 画像ファイルから画像データを読み込む
	// # 第2引数に IMREAD_GRAYSCALE を指定すると、グレイスケール画像に変換する
	src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

	// ラプラシアンフィルタ
	cv::Laplacian(src, dst1, -1);

	// Sobelフィルタ
	cv::Sobel(src, dst2, -1, 1, 0);		// x方向
	cv::Sobel(src, dst3, -1, 0, 1);		// y方向

	// Cannyフィルタ
	cv::Canny(src, dst4, 60.0, 150.0);
	
	// ウィンドウに画像を表示する
	cv::imshow("原画像", src);
	cv::imshow("ラプラシアンフィルタ", dst1);
	cv::imshow("Sobelフィルタ x方向", dst2);
	cv::imshow("Sobelフィルタ y方向", dst3);
	cv::imshow("Cannyフィルタ", dst4);
	
	cv::waitKey();

	return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)

{

// 画像を格納するオブジェクトを宣言する

cv::Mat src, dst1, dst2, dst3, dst4, dst5, dst6;

// 画像ファイルから画像データを読み込む

// # 第2引数に IMREAD_GRAYSCALE を指定すると、グレイスケール画像に変換する

src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

// ラプラシアンフィルタ

cv::Laplacian(src, dst1, -1);

// Sobelフィルタ

cv::Sobel(src, dst2, -1, 1, 0); // x方向

cv::Sobel(src, dst3, -1, 0, 1); // y方向

// Cannyフィルタ

cv::Canny(src, dst4, 60.0, 150.0);

// ウィンドウに画像を表示する

cv::imshow("原画像", src);

cv::imshow("ラプラシアンフィルタ", dst1);

cv::imshow("Sobelフィルタ x方向", dst2);

cv::imshow("Sobelフィルタ y方向", dst3);

cv::imshow("Cannyフィルタ", dst4);

cv::waitKey();

return 0;

}

1.3 濃淡変換

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)
{
	// 画像を格納するオブジェクトを宣言する
	cv::Mat	src, dst1, dst2;

	// 画像ファイルから画像データを読み込む
	src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

	// ヒストグラム平坦化
	cv::equalizeHist(src, dst1);

	// ルックアップテーブルを用いたガンマ補正
	double gamma = 1.5;									// ガンマ値
	uchar  lut[256];									// ルックアップテーブル用配列
	for (int i = 0; i < 256; i++) {
		lut[i] = pow(i / 255.0, 1 / gamma) * 255.0;		// ガンマ補正式
	}
	cv::LUT(src, cv::Mat(1, 256, CV_8UC1, lut), dst2);	// ルックアップテーブル変換

	// ウィンドウに画像を表示する
	cv::imshow("原画像", src);
	cv::imshow("ヒストグラム平坦化", dst1);
	cv::imshow("ガンマ補正", dst2);

	cv::waitKey();

	return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)

{

// 画像を格納するオブジェクトを宣言する

cv::Mat src, dst1, dst2;

// 画像ファイルから画像データを読み込む

src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

// ヒストグラム平坦化

cv::equalizeHist(src, dst1);

// ルックアップテーブルを用いたガンマ補正

double gamma = 1.5; // ガンマ値

uchar lut[256]; // ルックアップテーブル用配列

for (int i = 0; i < 256; i++) {

lut[i] = pow(i / 255.0, 1 / gamma) * 255.0; // ガンマ補正式

}

cv::LUT(src, cv::Mat(1, 256, CV_8UC1, lut), dst2); // ルックアップテーブル変換

// ウィンドウに画像を表示する

cv::imshow("原画像", src);

cv::imshow("ヒストグラム平坦化", dst1);

cv::imshow("ガンマ補正", dst2);

cv::waitKey();

return 0;

}

課題

画像が暗くなるようにガンマ補正を掛けよ。

1.4 2値化

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)
{
	// 画像を格納するオブジェクトを宣言する
	cv::Mat	src, dst1, dst2, dst3, dst4;

	// 画像ファイルから画像データを読み込む
	src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

	// 2値化処理
	// # 2値化閾値 = 140, 変換後の最大値 = 255
	cv::threshold(src, dst1, 140, 255, cv::THRESH_BINARY);

	// 2値化処理（判別分析2値化法（大津の方法））
	// # 最適な閾値を自動的に算出する
	cv::threshold(src, dst2, 0, 255, cv::THRESH_OTSU);

	// 膨張処理（最大値フィルタ）
	cv::dilate(dst2, dst3, cv::Mat());

	// 収縮処理（最小値フィルタ）
	cv::erode(dst2, dst4, cv::Mat());

	cv::imshow("原画像", src);
	cv::imshow("2値化処理", dst1);
	cv::imshow("2値化処理（大津の方法）", dst2);
	cv::imshow("膨張処理", dst3);
	cv::imshow("収縮処理", dst4);

	cv::waitKey();

	return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)

{

// 画像を格納するオブジェクトを宣言する

cv::Mat src, dst1, dst2, dst3, dst4;

// 画像ファイルから画像データを読み込む

src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

// 2値化処理

// # 2値化閾値 = 140, 変換後の最大値 = 255

cv::threshold(src, dst1, 140, 255, cv::THRESH_BINARY);

// 2値化処理（判別分析2値化法（大津の方法））

// # 最適な閾値を自動的に算出する

cv::threshold(src, dst2, 0, 255, cv::THRESH_OTSU);

// 膨張処理（最大値フィルタ）

cv::dilate(dst2, dst3, cv::Mat());

// 収縮処理（最小値フィルタ）

cv::erode(dst2, dst4, cv::Mat());

cv::imshow("原画像", src);

cv::imshow("2値化処理", dst1);

cv::imshow("2値化処理（大津の方法）", dst2);

cv::imshow("膨張処理", dst3);

cv::imshow("収縮処理", dst4);

cv::waitKey();

return 0;

}

課題

2値画像のオープニング処理の結果とクロージング処理の結果をそれぞれ表示せよ。

1.5 非写実的レンダリング

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)
{
	// 画像を格納するオブジェクトを宣言する
	cv::Mat	src, dst1, dst2, dst3, dst4, dst5;

	// 画像ファイルから画像データを読み込む
	src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/butterfly.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

	if (src.empty() == true) {
		// 画像データが読み込めなかったときは終了する
		return 0;
	}

	// 非写実的レンダリング
	float sigma_s = 60.0;		// 0～200
	float sigma_r = 0.07;		// 0～1
	float shade_factor = 0.02;	// 0～0.1
	std::cout << "鉛筆画風 処理中..." << std::endl;
	cv::pencilSketch(src, dst1, dst2, sigma_s, sigma_r, shade_factor);

	sigma_s = 60.0;	// 0～200
	sigma_r = 0.5;	// 0～1
	std::cout << "スタライズ 処理中..." << std::endl;
	cv::stylization(src, dst3, sigma_s, sigma_r);

	sigma_s = 10.0;	// 0～200
	sigma_r = 0.15;	// 0～1
	std::cout << "細部強調 処理中..." << std::endl;
	cv::detailEnhance(src, dst4, sigma_s, sigma_r);

	sigma_s = 60.0;	// 0～200
	sigma_r = 0.4;	// 0～1
	std::cout << "エッジ保存平滑化 処理中..." << std::endl;
	cv::edgePreservingFilter(src, dst5, 1, sigma_s, sigma_r);

	// ウィンドウに画像を表示する
	cv::imshow("原画像", src);
	cv::imshow("鉛筆画風（モノクロ）", dst1);
	cv::imshow("鉛筆画風（カラー）", dst2);
	cv::imshow("スタライズ", dst3);
	cv::imshow("細部強調", dst4);
	cv::imshow("エッジ保存平滑化", dst5);

	// 何かキーが押されるまで待つ
	cv::waitKey();

	return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)

{

// 画像を格納するオブジェクトを宣言する

cv::Mat src, dst1, dst2, dst3, dst4, dst5;

// 画像ファイルから画像データを読み込む

src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/butterfly.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

if (src.empty() == true) {

// 画像データが読み込めなかったときは終了する

return 0;

}

// 非写実的レンダリング

float sigma_s = 60.0; // 0～200

float sigma_r = 0.07; // 0～1

float shade_factor = 0.02; // 0～0.1

std::cout << "鉛筆画風処理中..." << std::endl;

cv::pencilSketch(src, dst1, dst2, sigma_s, sigma_r, shade_factor);

sigma_s = 60.0; // 0～200

sigma_r = 0.5; // 0～1

std::cout << "スタライズ処理中..." << std::endl;

cv::stylization(src, dst3, sigma_s, sigma_r);

sigma_s = 10.0; // 0～200

sigma_r = 0.15; // 0～1

std::cout << "細部強調処理中..." << std::endl;

cv::detailEnhance(src, dst4, sigma_s, sigma_r);

sigma_s = 60.0; // 0～200

sigma_r = 0.4; // 0～1

std::cout << "エッジ保存平滑化処理中..." << std::endl;

cv::edgePreservingFilter(src, dst5, 1, sigma_s, sigma_r);

// ウィンドウに画像を表示する

cv::imshow("原画像", src);

cv::imshow("鉛筆画風（モノクロ）", dst1);

cv::imshow("鉛筆画風（カラー）", dst2);

cv::imshow("スタライズ", dst3);

cv::imshow("細部強調", dst4);

cv::imshow("エッジ保存平滑化", dst5);

// 何かキーが押されるまで待つ

cv::waitKey();

return 0;

}

2. 幾何学変換

2.1 アフィン変換

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)
{
	cv::Mat	src, dst;

	src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg");

	// アフィン変換行列(2行3列）
	cv::Mat	affine = (cv::Mat_<double>(2, 3) << 0.8, 0, 0, 0, 1.5, 0);

	// アフィン変換
	// # warpAffine(原画像, 変換後画像, 変換後画像サイズ, 補間方法)
	// # INTER_LINEAR  線形補間（バイリニア）
	//   INTER_NEAREST 再近傍補間
	//   INTER_CUBIC   バイキュービック補間
	//   INTER_LANCZOS4 Lanczos（ランチョス）補間
	cv::warpAffine(src, dst, affine, src.size(), cv::INTER_LINEAR);

	cv::imshow("原画像", src);
	cv::imshow("変換後画像", dst);

	cv::waitKey();

	return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)

{

cv::Mat src, dst;

src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg");

// アフィン変換行列(2行3列）

cv::Mat affine = (cv::Mat_<double>(2, 3) << 0.8, 0, 0, 0, 1.5, 0);

// アフィン変換

// # warpAffine(原画像, 変換後画像, 変換後画像サイズ, 補間方法)

// # INTER_LINEAR 線形補間（バイリニア）

// INTER_NEAREST 再近傍補間

// INTER_CUBIC バイキュービック補間

// INTER_LANCZOS4 Lanczos（ランチョス）補間

cv::warpAffine(src, dst, affine, src.size(), cv::INTER_LINEAR);

cv::imshow("原画像", src);

cv::imshow("変換後画像", dst);

cv::waitKey();

return 0;

}

課題

画像を斜めに平行移動させよ。
画像を中央を中心に拡大させよ。
画像の中央を中心に回転させよ。

2.2 対応点からアフィン変換行列を算出

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)
{
	cv::Mat	src, dst;

	src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg");

	// アフィン変換行列
	cv::Mat	affine;

	// 対応点（3点）の設定
	// # 0.8f の f は直前の数値がfloat型であることを示す。
	//   fをつけない実数定数はdouble型になる。
	cv::Point2f srcPoint[3] = { { 0, 0 },{ 1, 0 },{ 0, 1 } };
	cv::Point2f dstPoint[3] = { { 0, 0 },{ 0.8f, 0.2f },{ 0.2f, 0.8f } };

	// 対応点からアフィン変換行列を求める
	// # srcPoint から dstPoint への変換を行うアフィン変換行列が得られる。
	affine = cv::getAffineTransform(srcPoint, dstPoint);

	// アフィン変換
	cv::warpAffine(src, dst, affine, src.size(), cv::INTER_LINEAR);

	cv::imshow("原画像", src);
	cv::imshow("変換後画像", dst);

	cv::waitKey();

	return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)

{

cv::Mat src, dst;

src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg");

// アフィン変換行列

cv::Mat affine;

// 対応点（3点）の設定

// # 0.8f の f は直前の数値がfloat型であることを示す。

// fをつけない実数定数はdouble型になる。

cv::Point2f srcPoint[3] = { { 0, 0 },{ 1, 0 },{ 0, 1 } };

cv::Point2f dstPoint[3] = { { 0, 0 },{ 0.8f, 0.2f },{ 0.2f, 0.8f } };

// 対応点からアフィン変換行列を求める

// # srcPoint から dstPoint への変換を行うアフィン変換行列が得られる。

affine = cv::getAffineTransform(srcPoint, dstPoint);

// アフィン変換

cv::warpAffine(src, dst, affine, src.size(), cv::INTER_LINEAR);

cv::imshow("原画像", src);

cv::imshow("変換後画像", dst);

cv::waitKey();

return 0;

}

2.3 射影変換

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)
{
	cv::Mat	src, dst;

	src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg");

	// ホモグラフィ行列(3行3列）
	cv::Mat	homography = (cv::Mat_<double>(3, 3) << 0.8, -0.2, 180, 0.4, 0.9, 40, 0.001, 0.0001, 1);

	// 射影変換
	cv::warpPerspective(src, dst, homography, src.size(), cv::INTER_LINEAR);

	cv::imshow("原画像", src);
	cv::imshow("変換後画像", dst);

	cv::waitKey();

	return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)

{

cv::Mat src, dst;

src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg");

// ホモグラフィ行列(3行3列）

cv::Mat homography = (cv::Mat_<double>(3, 3) << 0.8, -0.2, 180, 0.4, 0.9, 40, 0.001, 0.0001, 1);

// 射影変換

cv::warpPerspective(src, dst, homography, src.size(), cv::INTER_LINEAR);

cv::imshow("原画像", src);

cv::imshow("変換後画像", dst);

cv::waitKey();

return 0;

}

2.4 立方体の面への画像の貼り付け

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)
{
	cv::Mat	src, dst;

	src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg");

	// 射影変換行列
	cv::Mat	homography1, homography2, homography3;

	// 対応点の設定
	// # destPointは、立方体の三つの面の各頂点を2次元平面に投影した座標
	float w = src.cols - 1, h = src.rows - 1;
	cv::Point2f srcPoint[4] = { { 0, 0 },{ w, 0 },{ w, h },{ 0, h } };
	cv::Point2f dstPoint1[4] = { { 25, 100 },{ 230, 45 },{ 362, 60 },{ 195, 150 } };
	cv::Point2f dstPoint2[4] = { { 25, 100 },{ 195, 150 },{ 225, 370 },{ 85, 285 } };
	cv::Point2f dstPoint3[4] = { { 195, 150 },{ 362, 60 },{ 350, 215 },{ 225, 370 } };


	// 対応点から射影変換行列を求める（srcPoint → dstPoint1）
	homography1 = cv::getPerspectiveTransform(srcPoint, dstPoint1);
	homography2 = cv::getPerspectiveTransform(srcPoint, dstPoint2);
	homography3 = cv::getPerspectiveTransform(srcPoint, dstPoint3);

	// 射影変換
	// # BORDER_TRANSPARENT  変換後画像を初期化しないで上書きする
	cv::warpPerspective(src, dst, homography1, cv::Size(400, 400), cv::INTER_LINEAR);
	cv::warpPerspective(src, dst, homography2, cv::Size(400, 400), cv::INTER_LINEAR, cv::BORDER_TRANSPARENT);
	cv::warpPerspective(src, dst, homography3, cv::Size(400, 400), cv::INTER_LINEAR, cv::BORDER_TRANSPARENT);

	// 立方体の辺を描く
	for (int i = 0; i < 4; i++) {
		cv::line(dst, dstPoint1[i], dstPoint1[(i + 1) & 3], cv::Scalar::all(255), 1, cv::LINE_AA);
		cv::line(dst, dstPoint2[i], dstPoint2[(i + 1) & 3], cv::Scalar::all(255), 1, cv::LINE_AA);
		cv::line(dst, dstPoint3[i], dstPoint3[(i + 1) & 3], cv::Scalar::all(255), 1, cv::LINE_AA);
	}

	cv::imshow("原画像", src);
	cv::imshow("立方体へのマッピング", dst);

	cv::waitKey();

	return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)

{

cv::Mat src, dst;

src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg");

// 射影変換行列

cv::Mat homography1, homography2, homography3;

// 対応点の設定

// # destPointは、立方体の三つの面の各頂点を2次元平面に投影した座標

float w = src.cols - 1, h = src.rows - 1;

cv::Point2f srcPoint[4] = { { 0, 0 },{ w, 0 },{ w, h },{ 0, h } };

cv::Point2f dstPoint1[4] = { { 25, 100 },{ 230, 45 },{ 362, 60 },{ 195, 150 } };

cv::Point2f dstPoint2[4] = { { 25, 100 },{ 195, 150 },{ 225, 370 },{ 85, 285 } };

cv::Point2f dstPoint3[4] = { { 195, 150 },{ 362, 60 },{ 350, 215 },{ 225, 370 } };

// 対応点から射影変換行列を求める（srcPoint → dstPoint1）

homography1 = cv::getPerspectiveTransform(srcPoint, dstPoint1);

homography2 = cv::getPerspectiveTransform(srcPoint, dstPoint2);

homography3 = cv::getPerspectiveTransform(srcPoint, dstPoint3);

// 射影変換

// # BORDER_TRANSPARENT 変換後画像を初期化しないで上書きする

cv::warpPerspective(src, dst, homography1, cv::Size(400, 400), cv::INTER_LINEAR);

cv::warpPerspective(src, dst, homography2, cv::Size(400, 400), cv::INTER_LINEAR, cv::BORDER_TRANSPARENT);

cv::warpPerspective(src, dst, homography3, cv::Size(400, 400), cv::INTER_LINEAR, cv::BORDER_TRANSPARENT);

// 立方体の辺を描く

for (int i = 0; i < 4; i++) {

cv::line(dst, dstPoint1[i], dstPoint1[(i + 1) & 3], cv::Scalar::all(255), 1, cv::LINE_AA);

cv::line(dst, dstPoint2[i], dstPoint2[(i + 1) & 3], cv::Scalar::all(255), 1, cv::LINE_AA);

cv::line(dst, dstPoint3[i], dstPoint3[(i + 1) & 3], cv::Scalar::all(255), 1, cv::LINE_AA);

}

cv::imshow("原画像", src);

cv::imshow("立方体へのマッピング", dst);

cv::waitKey();

return 0;

}

2.5 マウスを使って画像を自由に変形する

#include <opencv2/opencv.hpp>

// 射影変換のための各情報を保存する構造体
struct ImageInfo {
	cv::Mat src, dst;		// 入力画像と出力画像
	cv::Mat matrix;			// 射影変換行列
	cv::Point2f srcPt[4];	// 変換前の4頂点座標（左上, 右上, 右下, 左下）
	cv::Point2f dstPt[4];	// 変換後の4頂点座標（左上, 右上, 右下, 左下）
	std::string winName;	// 出力ウインドウの名前
};

// コールバック関数
void mouseCallback(int event, int x, int y, int flags, void *data)
{
	static int select = -1;		// マウスで選択された頂点番号（-1:選択無し）
	cv::Point2f p(x, y);		// マウスの座標
	double dis = 1e10;

	ImageInfo &info = *(ImageInfo *)data;

	switch (event) {
	case cv::EVENT_LBUTTONDOWN:
		// 左ボタンを押したとき、4頂点のうち一番近い点を探す
		for (int i = 0; i < 4; i++) {
			double d = cv::norm(p - info.dstPt[i]);	// 頂点iとマウス座標との距離を計算
			if (d < 20 && d < dis) {
				select = i;
				dis = d;
			}
		}
		break;

	case cv::EVENT_RBUTTONDOWN:
		// 右ボタンを押したとき、ホモグラフィ行列を出力する
		std::cout << info.matrix << std::endl;
		break;

	case cv::EVENT_LBUTTONUP:
		// 左ボタンを離したとき、画像を射影変換してウインドウに表示する

		// 変換前後の座標からホモグラフィ行列を求める
		info.matrix = cv::getPerspectiveTransform(info.srcPt, info.dstPt);
		// 射影変換をする
		cv::warpPerspective(info.src, info.dst, info.matrix, info.dst.size(), cv::INTER_LINEAR);
		// ウインドウに表示する
		cv::imshow(info.winName, info.dst);

		select = -1;	
		break;
	}

	if (flags & cv::EVENT_FLAG_LBUTTON && select > -1) {
		// マウスの左ボタンが押されている、かつ、頂点が選択されているとき、
		// 選択されている頂点の座標を現在のマウスの位置にする
		info.dstPt[select] = p;

		// 画像範囲の枠を描く

		// 4頂点座標を cv::Point（整数座標）の vector に変換する
		// # polylines が cv::Point2f に対応していないため。
		// # getPerspectiveTransform は cv::Point2f にしか対応していない。
		std::vector<cv::Point> poly;
		for (int i = 0; i < 4; i++) {
			poly.push_back(cv::Point(info.dstPt[i]));
		}
		cv::Mat overlay(info.dst.size(), CV_8UC3);
		cv::polylines(overlay, poly, true, cv::Scalar::all(255), 3, cv::LINE_AA);

		// 変換後画像に枠線を重ねて表示する
		cv::imshow(info.winName, info.dst + overlay);
	}
}

int main(void)
{
	// ウインドウのサイズ（変更可）
	cv::Size window(800, 800);

	// 射影変換のための画像情報構造体
	ImageInfo info;

	// 画像を読み込む
	info.src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/butterfly.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
	info.dst = cv::Mat(info.src.size(), CV_8UC3);

	// 原画像の4頂点座標
	info.srcPt[0] = cv::Point2f(0, 0);
	info.srcPt[1] = cv::Point2f(info.src.cols - 1, 0);
	info.srcPt[3] = cv::Point2f(0, info.src.rows - 1);
	info.srcPt[2] = cv::Point2f(info.src.cols - 1, info.src.rows - 1);

	// 画像の縮小率を計算する（ウインドウ幅の1/2のサイズにする）
	double scale;
	if (info.src.cols > info.src.rows) {
		scale = double(window.width) / info.src.cols / 2;
	} else {
		scale = double(window.height) / info.src.rows / 2;
	}

	// コールバック関数を登録する
	info.winName = "射影変換お試し";
	cv::namedWindow(info.winName);
	cv::setMouseCallback(info.winName, mouseCallback, (void *)&info);

	int key = 'r';
	do {
		if (key == 'r') {
			// 変換後の4頂点座標（初期位置。画像サイズをウインドウの1/2にしてウインドウの中央に表示する）
			info.dstPt[0] = cv::Point2f((window.width - info.src.cols * scale) / 2, (window.height - info.src.rows * scale) / 2);
			info.dstPt[1] = cv::Point2f(info.src.cols - 1, 0) * scale + info.dstPt[0];
			info.dstPt[3] = cv::Point2f(0, info.src.rows - 1) * scale + info.dstPt[0];
			info.dstPt[2] = cv::Point2f(info.src.cols - 1, info.src.rows - 1) * scale + info.dstPt[0];

			// 対応点から射影変換行列を求める（srcPoint → dstPoint1）
			info.matrix = cv::getPerspectiveTransform(info.srcPt, info.dstPt);

			// 射影変換をして画像を表示する
			cv::warpPerspective(info.src, info.dst, info.matrix, window, cv::INTER_LINEAR);
			cv::imshow(info.winName, info.dst);
		}

		key = cv::waitKey();
	} while (key != 0x1b);

	return 0;
}

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#include <opencv2/opencv.hpp>

// 射影変換のための各情報を保存する構造体

struct ImageInfo {

cv::Mat src, dst; // 入力画像と出力画像

cv::Mat matrix; // 射影変換行列

cv::Point2f srcPt[4]; // 変換前の4頂点座標（左上, 右上, 右下, 左下）

cv::Point2f dstPt[4]; // 変換後の4頂点座標（左上, 右上, 右下, 左下）

std::string winName; // 出力ウインドウの名前

};

// コールバック関数

void mouseCallback(int event, int x, int y, int flags, void *data)

{

static int select = -1; // マウスで選択された頂点番号（-1:選択無し）

cv::Point2f p(x, y); // マウスの座標

double dis = 1e10;

ImageInfo &info = *(ImageInfo *)data;

switch (event) {

case cv::EVENT_LBUTTONDOWN:

// 左ボタンを押したとき、4頂点のうち一番近い点を探す

for (int i = 0; i < 4; i++) {

double d = cv::norm(p - info.dstPt[i]); // 頂点iとマウス座標との距離を計算

if (d < 20 && d < dis) {

select = i;

dis = d;

}

break;

case cv::EVENT_RBUTTONDOWN:

// 右ボタンを押したとき、ホモグラフィ行列を出力する

std::cout << info.matrix << std::endl;

break;

case cv::EVENT_LBUTTONUP:

// 左ボタンを離したとき、画像を射影変換してウインドウに表示する

// 変換前後の座標からホモグラフィ行列を求める

info.matrix = cv::getPerspectiveTransform(info.srcPt, info.dstPt);

// 射影変換をする

cv::warpPerspective(info.src, info.dst, info.matrix, info.dst.size(), cv::INTER_LINEAR);

// ウインドウに表示する

cv::imshow(info.winName, info.dst);

select = -1;

break;

}

if (flags & cv::EVENT_FLAG_LBUTTON && select > -1) {

// マウスの左ボタンが押されている、かつ、頂点が選択されているとき、

// 選択されている頂点の座標を現在のマウスの位置にする

info.dstPt[select] = p;

// 画像範囲の枠を描く

// 4頂点座標を cv::Point（整数座標）の vector に変換する

// # polylines が cv::Point2f に対応していないため。

// # getPerspectiveTransform は cv::Point2f にしか対応していない。

std::vector<cv::Point> poly;

for (int i = 0; i < 4; i++) {

poly.push_back(cv::Point(info.dstPt[i]));

}

cv::Mat overlay(info.dst.size(), CV_8UC3);

cv::polylines(overlay, poly, true, cv::Scalar::all(255), 3, cv::LINE_AA);

// 変換後画像に枠線を重ねて表示する

cv::imshow(info.winName, info.dst + overlay);

}

int main(void)

{

// ウインドウのサイズ（変更可）

cv::Size window(800, 800);

// 射影変換のための画像情報構造体

ImageInfo info;

// 画像を読み込む

info.src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/butterfly.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

info.dst = cv::Mat(info.src.size(), CV_8UC3);

// 原画像の4頂点座標

info.srcPt[0] = cv::Point2f(0, 0);

info.srcPt[1] = cv::Point2f(info.src.cols - 1, 0);

info.srcPt[3] = cv::Point2f(0, info.src.rows - 1);

info.srcPt[2] = cv::Point2f(info.src.cols - 1, info.src.rows - 1);

// 画像の縮小率を計算する（ウインドウ幅の1/2のサイズにする）

double scale;

if (info.src.cols > info.src.rows) {

scale = double(window.width) / info.src.cols / 2;

} else {

scale = double(window.height) / info.src.rows / 2;

}

// コールバック関数を登録する

info.winName = "射影変換お試し";

cv::namedWindow(info.winName);

cv::setMouseCallback(info.winName, mouseCallback, (void *)&info);

int key = 'r';

do {

if (key == 'r') {

// 変換後の4頂点座標（初期位置。画像サイズをウインドウの1/2にしてウインドウの中央に表示する）

info.dstPt[0] = cv::Point2f((window.width - info.src.cols * scale) / 2, (window.height - info.src.rows * scale) / 2);

info.dstPt[1] = cv::Point2f(info.src.cols - 1, 0) * scale + info.dstPt[0];

info.dstPt[3] = cv::Point2f(0, info.src.rows - 1) * scale + info.dstPt[0];

info.dstPt[2] = cv::Point2f(info.src.cols - 1, info.src.rows - 1) * scale + info.dstPt[0];

// 対応点から射影変換行列を求める（srcPoint → dstPoint1）

info.matrix = cv::getPerspectiveTransform(info.srcPt, info.dstPt);

// 射影変換をして画像を表示する

cv::warpPerspective(info.src, info.dst, info.matrix, window, cv::INTER_LINEAR);

cv::imshow(info.winName, info.dst);

}

key = cv::waitKey();

} while (key != 0x1b);

return 0;

}

3. 画素単位の変換

3.1 グレイスケール画像の画素値の操作

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)
{
	// cv::Mat_<Type>で画像を格納するオブジェクトを宣言する
	// # グレイスケール画像は1画素あたり8bitのため、uchar型で宣言する
	cv::Mat_<uchar> src1, dst1;

	// 画像ファイルから画像データを読み込む
	// # src1は uchar型のデータしか入れられないため、imreadで読み込むときに画像をグレースケールに変換しておく
	src1 = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

	// src1と同じ大きさで画像を作成する
	dst1 = cv::Mat_<uchar>(src1.size());

	// 1画素ごとの変換
	for (int y = 0; y < src1.rows; y++) {
		for (int x = 0; x < src1.cols; x++) {
			// srcの座標(x,y)の画素値を取り出す
			// # x座標は列番号、y座標は行番号にあたるため、(y,x)の並びなることに注意
			uchar value = src1(y, x);

			// dst1(y,x)にsrc(y,x)の画素値を反転して書き込む
			dst1(y, x) = 255 - value;
		}
	}

	cv::imshow("原画像 src1", src1);
	cv::imshow("出力画像 dst1", dst1);


	// cv::Matで画像を格納するオブジェクトを宣言する
	cv::Mat src2, dst2;

	// 画像ファイルから画像データを読み込む
	// # グレイスケールで画像を読み込んだ場合、src2はuchar型に設定される。
	src2 = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

	// src2と同じ大きさ、型で画像を作成する
	dst2 = cv::Mat(src2.size(), src2.type());

	// 1画素ごとの変換
	for (int y = 0; y < src2.rows; y++) {
		for (int x = 0; x < src2.cols; x++) {
			// srcの座標(x,y)の画素値を取り出す
			// # x座標は列番号、y座標は行番号にあたるため、(y,x)の並びなることに注意
			uchar value = src2.at<uchar>(y, x);

			// dst2(y,x)にsrc(y,x)の画素値を反転して書き込む
			dst2.at<uchar>(y, x) = 255 - value;
		}
	}

	cv::imshow("原画像 src2", src2);
	cv::imshow("出力画像 dst2", dst2);

	cv::waitKey();

	return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)

{

// cv::Mat_<Type>で画像を格納するオブジェクトを宣言する

// # グレイスケール画像は1画素あたり8bitのため、uchar型で宣言する

cv::Mat_<uchar> src1, dst1;

// 画像ファイルから画像データを読み込む

// # src1は uchar型のデータしか入れられないため、imreadで読み込むときに画像をグレースケールに変換しておく

src1 = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

// src1と同じ大きさで画像を作成する

dst1 = cv::Mat_<uchar>(src1.size());

// 1画素ごとの変換

for (int y = 0; y < src1.rows; y++) {

for (int x = 0; x < src1.cols; x++) {

// srcの座標(x,y)の画素値を取り出す

// # x座標は列番号、y座標は行番号にあたるため、(y,x)の並びなることに注意

uchar value = src1(y, x);

// dst1(y,x)にsrc(y,x)の画素値を反転して書き込む

dst1(y, x) = 255 - value;

}

cv::imshow("原画像 src1", src1);

cv::imshow("出力画像 dst1", dst1);

// cv::Matで画像を格納するオブジェクトを宣言する

cv::Mat src2, dst2;

// 画像ファイルから画像データを読み込む

// # グレイスケールで画像を読み込んだ場合、src2はuchar型に設定される。

src2 = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

// src2と同じ大きさ、型で画像を作成する

dst2 = cv::Mat(src2.size(), src2.type());

// 1画素ごとの変換

for (int y = 0; y < src2.rows; y++) {

for (int x = 0; x < src2.cols; x++) {

// srcの座標(x,y)の画素値を取り出す

// # x座標は列番号、y座標は行番号にあたるため、(y,x)の並びなることに注意

uchar value = src2.at<uchar>(y, x);

// dst2(y,x)にsrc(y,x)の画素値を反転して書き込む

dst2.at<uchar>(y, x) = 255 - value;

}

cv::imshow("原画像 src2", src2);

cv::imshow("出力画像 dst2", dst2);

cv::waitKey();

return 0;

}

3.2 フルカラー画像の画素値の操作

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)
{
	// cv::Mat_<Type>で画像を格納するオブジェクトを宣言する
	// # フルカラー画像は1画素あたり8bit x 3channel(R,G,B)のため、cv::Vec3b型で宣言する
	// # cv::Vec3b に対応するtype値は CV_8UC3
	cv::Mat_<cv::Vec3b> src1, dst1;

	// 画像ファイルから画像データを読み込む
	// # src1は Vec3b型のデータしか入れられないため、imreadで読み込むときに画像をフルカラーに変換しておく
	src1 = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

	// src1と同じ大きさで画像を作成する
	dst1 = cv::Mat_<cv::Vec3b>(src1.size());

	// 1画素ごとの変換
	for (int y = 0; y < src1.rows; y++) {
		for (int x = 0; x < src1.cols; x++) {
			// srcの座標(x,y)の画素値を取り出す
			// # x座標は列番号、y座標は行番号にあたるため、(y,x)の並びなることに注意
			// # channel番号は[]で指定する
			uchar blue  = src1(y, x)[0];	// 青成分
			uchar green = src1(y, x)[1];	// 緑成分
			uchar red   = src1(y, x)[2];	// 赤成分

			// dst1(y,x)にsrc(y,x)の赤成分の画素値を半分にして書き込む
			dst1(y, x)[0] = blue;
			dst1(y, x)[1] = green;
			dst1(y, x)[2] = red / 2;

			// 上の3行は次のように1行で書くこともできる
			// dst1(y, x) = cv::Vec3b(blue, green, red / 2);
		}
	}

	cv::imshow("原画像 src1", src1);
	cv::imshow("出力画像 dst1", dst1);


	// cv::Matで画像を格納するオブジェクトを宣言する
	cv::Mat src2, dst2;

	// 画像ファイルから画像データを読み込む
	// # フルカラーで画像を読み込んだ場合、src2はcv::Vec3b型に設定される。
	src2 = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

	// src2と同じ大きさ、型で画像を作成する
	dst2 = cv::Mat(src2.size(), src2.type());

	// 1画素ごとの変換
	for (int y = 0; y < src2.rows; y++) {
		for (int x = 0; x < src2.cols; x++) {
			// srcの座標(x,y)の画素値を取り出す
			// # x座標は列番号、y座標は行番号にあたるため、(y,x)の並びなることに注意
			uchar blue  = src2.at<cv::Vec3b>(y, x)[0];	// 青成分
			uchar green = src2.at<cv::Vec3b>(y, x)[1];	// 緑成分
			uchar red   = src2.at<cv::Vec3b>(y, x)[2];	// 赤成分

			// dst1(y,x)にsrc(y,x)の赤成分の画素値を半分にして書き込む
			dst2.at<cv::Vec3b>(y, x)[0] = blue;
			dst2.at<cv::Vec3b>(y, x)[1] = green;
			dst2.at<cv::Vec3b>(y, x)[2] = red / 2;

			// 上の3行は次のように1行で書くこともできる
			// dst2.at<cv::Vec3b>(y, x) = cv::Vec3b(blue, green, red / 2);
		}
	}

	cv::imshow("原画像 src2", src2);
	cv::imshow("出力画像 dst2", dst2);

	cv::waitKey();

	return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)

{

// cv::Mat_<Type>で画像を格納するオブジェクトを宣言する

// # フルカラー画像は1画素あたり8bit x 3channel(R,G,B)のため、cv::Vec3b型で宣言する

// # cv::Vec3b に対応するtype値は CV_8UC3

cv::Mat_<cv::Vec3b> src1, dst1;

// 画像ファイルから画像データを読み込む

// # src1は Vec3b型のデータしか入れられないため、imreadで読み込むときに画像をフルカラーに変換しておく

src1 = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

// src1と同じ大きさで画像を作成する

dst1 = cv::Mat_<cv::Vec3b>(src1.size());

// 1画素ごとの変換

for (int y = 0; y < src1.rows; y++) {

for (int x = 0; x < src1.cols; x++) {

// srcの座標(x,y)の画素値を取り出す

// # x座標は列番号、y座標は行番号にあたるため、(y,x)の並びなることに注意

// # channel番号は[]で指定する

uchar blue = src1(y, x)[0]; // 青成分

uchar green = src1(y, x)[1]; // 緑成分

uchar red = src1(y, x)[2]; // 赤成分

// dst1(y,x)にsrc(y,x)の赤成分の画素値を半分にして書き込む

dst1(y, x)[0] = blue;

dst1(y, x)[1] = green;

dst1(y, x)[2] = red / 2;

// 上の3行は次のように1行で書くこともできる

// dst1(y, x) = cv::Vec3b(blue, green, red / 2);

}

cv::imshow("原画像 src1", src1);

cv::imshow("出力画像 dst1", dst1);

// cv::Matで画像を格納するオブジェクトを宣言する

cv::Mat src2, dst2;

// 画像ファイルから画像データを読み込む

// # フルカラーで画像を読み込んだ場合、src2はcv::Vec3b型に設定される。

src2 = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

// src2と同じ大きさ、型で画像を作成する

dst2 = cv::Mat(src2.size(), src2.type());

// 1画素ごとの変換

for (int y = 0; y < src2.rows; y++) {

for (int x = 0; x < src2.cols; x++) {

// srcの座標(x,y)の画素値を取り出す

// # x座標は列番号、y座標は行番号にあたるため、(y,x)の並びなることに注意

uchar blue = src2.at<cv::Vec3b>(y, x)[0]; // 青成分

uchar green = src2.at<cv::Vec3b>(y, x)[1]; // 緑成分

uchar red = src2.at<cv::Vec3b>(y, x)[2]; // 赤成分

// dst1(y,x)にsrc(y,x)の赤成分の画素値を半分にして書き込む

dst2.at<cv::Vec3b>(y, x)[0] = blue;

dst2.at<cv::Vec3b>(y, x)[1] = green;

dst2.at<cv::Vec3b>(y, x)[2] = red / 2;

// 上の3行は次のように1行で書くこともできる

// dst2.at<cv::Vec3b>(y, x) = cv::Vec3b(blue, green, red / 2);

}

cv::imshow("原画像 src2", src2);

cv::imshow("出力画像 dst2", dst2);

cv::waitKey();

return 0;

}

3.3 フィルタリング処理

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)
{
	// 画像を格納するオブジェクトを宣言する
	cv::Mat_<uchar>	src, dst1, dst2;

	// 画像ファイルから画像データを読み込む
	src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

	// srcと同じサイズで画像を作成する。初期値を0にする。
	dst1 = cv::Mat_<uchar>(src.size(), 0);
	dst2 = cv::Mat_<uchar>(src.size(), 0);

	// 平均値フィルタ
	// # 3x3フィルタをかけるので、画像の走査範囲を1画素狭くしている
	for (int y = 1; y < src.rows - 1; y++) {
		for (int x = 1; x < src.cols - 1; x++) {
			int value;

			value = src(y - 1, x - 1) + src(y - 1, x) + src(y - 1, x + 1)
				  + src(y,     x - 1) + src(y,     x) + src(y,     x + 1)
				  + src(y + 1, x - 1) + src(y + 1, x) + src(y + 1, x + 1);
			value /= 9;
			dst1(y, x) = value;
		}
	}

	// 鮮鋭化フィルタ
	for (int y = 1; y < src.rows - 1; y++) {
		for (int x = 1; x < src.cols - 1; x++) {
			int value;

			value =						- src(y - 1, x)
				    - src(y, x - 1) + 5 * src(y,     x) - src(y, x + 1)
								        - src(y + 1, x);

			// saturate_cast<型>は、型の値域になるように値をまるめる。
			// saturate_cast<uchar>(value)は、value>255 のときvalue=255になり、
			// value<0 のときvalue=0になる。
			dst2(y, x) = cv::saturate_cast<uchar>(value);
		}
	}

	cv::imshow("原画像", src);
	cv::imshow("平均値フィルタ", dst1);
	cv::imshow("鮮鋭化フィルタ", dst2);

	cv::waitKey();

	return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)

{

// 画像を格納するオブジェクトを宣言する

cv::Mat_<uchar> src, dst1, dst2;

// 画像ファイルから画像データを読み込む

src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

// srcと同じサイズで画像を作成する。初期値を0にする。

dst1 = cv::Mat_<uchar>(src.size(), 0);

dst2 = cv::Mat_<uchar>(src.size(), 0);

// 平均値フィルタ

// # 3x3フィルタをかけるので、画像の走査範囲を1画素狭くしている

for (int y = 1; y < src.rows - 1; y++) {

for (int x = 1; x < src.cols - 1; x++) {

int value;

value = src(y - 1, x - 1) + src(y - 1, x) + src(y - 1, x + 1)

+ src(y, x - 1) + src(y, x) + src(y, x + 1)

+ src(y + 1, x - 1) + src(y + 1, x) + src(y + 1, x + 1);

value /= 9;

dst1(y, x) = value;

}

// 鮮鋭化フィルタ

for (int y = 1; y < src.rows - 1; y++) {

for (int x = 1; x < src.cols - 1; x++) {

int value;

value = - src(y - 1, x)

- src(y, x - 1) + 5 * src(y, x) - src(y, x + 1)

- src(y + 1, x);

// saturate_cast<型>は、型の値域になるように値をまるめる。

// saturate_cast<uchar>(value)は、value>255 のときvalue=255になり、

// value<0 のときvalue=0になる。

dst2(y, x) = cv::saturate_cast<uchar>(value);

}

cv::imshow("原画像", src);

cv::imshow("平均値フィルタ", dst1);

cv::imshow("鮮鋭化フィルタ", dst2);

cv::waitKey();

return 0;

}

3.4 エンボス効果

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)
{
	// 画像を格納するオブジェクトを宣言する
	cv::Mat_<uchar>	src, dst;

	// 画像ファイルから画像データを読み込む
	src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

	// srcと同じサイズで画像を作成する。初期値を0にする。
	dst = cv::Mat_<uchar>(src.size(), 0);

	// エンボス効果
	for (int y = 0; y < src.rows - 1; y++) {
		for (int x = 0; x < src.cols - 1; x++) {
			int value;

			value = src(y + 1, x + 1) - src(y, x) + 128;

			dst(y, x) = cv::saturate_cast<uchar>(value);
		}
	}

	cv::imshow("原画像", src);
	cv::imshow("エンボス効果", dst);

	cv::waitKey();

	return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)

{

// 画像を格納するオブジェクトを宣言する

cv::Mat_<uchar> src, dst;

// 画像ファイルから画像データを読み込む

src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/lena.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

// srcと同じサイズで画像を作成する。初期値を0にする。

dst = cv::Mat_<uchar>(src.size(), 0);

// エンボス効果

for (int y = 0; y < src.rows - 1; y++) {

for (int x = 0; x < src.cols - 1; x++) {

int value;

value = src(y + 1, x + 1) - src(y, x) + 128;

dst(y, x) = cv::saturate_cast<uchar>(value);

}

cv::imshow("原画像", src);

cv::imshow("エンボス効果", dst);

cv::waitKey();

return 0;

}

3.5 球面変換と内挿計算

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)
{
	// 画像を格納するオブジェクトを宣言する
	cv::Mat_<uchar>	src, dst;

	// 画像ファイルから画像データを読み込む
	src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/sudoku.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

	// srcと同じサイズで画像を作成する
	dst = cv::Mat_<uchar>(src.size(), 0);

	double cx = src.cols / 2;	// 画像の中央座標(cx,cy)
	double cy = src.rows / 2;
	double radius = ((cx < cy) ? cx : cy) * 0.8;	// 球の半径 radius

	for (int y = 0; y < src.rows; y++) {
		for (int x = 0; x < src.cols; x++) {
			double d = sqrt(pow(x - cx, 2) + pow(y - cy, 2));

			if (d < radius) {
				// 球面変換の座標変換式
				double ang = atan2(y - cy, x - cx);
				double r = asin(d / radius) / CV_PI * 2 * radius;
				double sx = cx + r * cos(ang);
				double sy = cy + r * sin(ang);

				// 画素の線形補間
				int    ix = (int)sx, iy = (int)sy;
				double px = sx - ix, py = sy - iy;
				double value = src(iy, ix) * (1 - px) * (1 - py)
							 + src(iy, ix + 1) * px * (1 - py)
							 + src(iy + 1, ix) * (1 - px) * py
							 + src(iy + 1, ix + 1) * px * py;

				dst(y, x) = (uchar)value;
			} else {
				// 球の外側は変換なし
				dst(y, x) = src(y, x);
			}
		}
	}

	cv::imshow("原画像", src);
	cv::imshow("球面変換", dst);

	cv::waitKey();

	return 0;
}

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main(void)

{

// 画像を格納するオブジェクトを宣言する

cv::Mat_<uchar> src, dst;

// 画像ファイルから画像データを読み込む

src = cv::imread("C:/opencv/sources/samples/data/sudoku.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

// srcと同じサイズで画像を作成する

dst = cv::Mat_<uchar>(src.size(), 0);

double cx = src.cols / 2; // 画像の中央座標(cx,cy)

double cy = src.rows / 2;

double radius = ((cx < cy) ? cx : cy) * 0.8; // 球の半径 radius

for (int y = 0; y < src.rows; y++) {

for (int x = 0; x < src.cols; x++) {

double d = sqrt(pow(x - cx, 2) + pow(y - cy, 2));

if (d < radius) {

// 球面変換の座標変換式

double ang = atan2(y - cy, x - cx);

double r = asin(d / radius) / CV_PI * 2 * radius;

double sx = cx + r * cos(ang);

double sy = cy + r * sin(ang);

// 画素の線形補間

int ix = (int)sx, iy = (int)sy;

double px = sx - ix, py = sy - iy;

double value = src(iy, ix) * (1 - px) * (1 - py)

+ src(iy, ix + 1) * px * (1 - py)

+ src(iy + 1, ix) * (1 - px) * py

+ src(iy + 1, ix + 1) * px * py;

dst(y, x) = (uchar)value;

} else {

// 球の外側は変換なし

dst(y, x) = src(y, x);

}

cv::imshow("原画像", src);

cv::imshow("球面変換", dst);

cv::waitKey();

return 0;

}

太田研究室

OpenCV 画像処理演習 ― 画像変換編

もくじ

1. フィルタリング処理

1.1 平滑化

1.2 輪郭抽出

1.3 濃淡変換

1.4 2値化

1.5 非写実的レンダリング

2. 幾何学変換

2.1 アフィン変換

2.2 対応点からアフィン変換行列を算出

2.3 射影変換

2.4 立方体の面への画像の貼り付け

2.5 マウスを使って画像を自由に変形する

3. 画素単位の変換

3.1 グレイスケール画像の画素値の操作

3.2 フルカラー画像の画素値の操作

3.3 フィルタリング処理

3.4 エンボス効果

3.5 球面変換と内挿計算